python频谱分析

频谱分析是一种用于分析信号频域特性的方法。在Python中，可以使用FFT（快速傅里叶变换）来进行频谱分析。在进行频谱分析前，需要先进行FFT计算，然后可以获得原始频谱的幅度谱和相位谱。

在进行FFT计算时，首先需要定义信号的长度（频率个数），然后通过np.abs函数取复数的绝对值（即复数的模）得到幅度谱，通过np.angle函数取复数的角度得到相位谱。可以使用plt.plot函数将幅度谱和相位谱绘制出来。

如果需要对原始频谱进行归一化处理，可以将幅度谱除以频率个数N，得到归一化后的幅度谱。可以使用plt.plot函数将归一化后的幅度谱绘制出来。

下面是Python代码示例：

# 定义频率个数
N = 1400
x = np.arange(N)

# 进行FFT计算
fft_y = np.fft.fft(y)

# 取复数的绝对值，得到幅度谱
abs_y = np.abs(fft_y)

# 取复数的角度，得到相位谱
angle_y = np.angle(fft_y)

# 绘制双边振幅谱（未归一化）
plt.figure()
plt.plot(x, abs_y)
plt.title('双边振幅谱（未归一化）')

# 绘制双边相位谱（未归一化）
plt.figure()
plt.plot(x, angle_y)
plt.title('双边相位谱（未归一化）')

# 归一化处理
normalization_y = abs_y / N

# 绘制双边频谱（归一化）
plt.figure()
plt.plot(x, normalization_y, 'g')
plt.title('双边频谱（归一化）')

plt.show()

通过以上代码，可以进行Python频谱分析，并可视化显示幅度谱和相位谱。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用python进行傅里叶FFT-频谱分析详细教程](https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/102457042)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用python进行傅里叶FFT 频谱分析](https://blog.csdn.net/qq_39720178/article/details/124502403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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